【机器学习】4：层次聚类原理介绍（未完善）

最新推荐文章于 2025-08-08 09:55:42 发布
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#聚类算法 #层次聚类 #无监督学习

本文详细介绍了监督学习和无监督学习中的多种核心算法，包括KNN、K-means、DBSCAN、DensityPeaks聚类算法等，并深入探讨了深度学习的基础概念及应用，如BP神经网络、CNN、RNN等模型的原理及其在MNIST数据集上的实践。

待完善

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TensorFlow框架简单介绍
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【深度学习】7：Hopfield神经网络（DHNN）原理介绍（待完善）
zzZ_CMing的博客
02-08 3145
待完善 –—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—–—-—-—-—-—-—-—-——-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-——- –—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—–—-—-—-—-—-—-—-——-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-——-系列推荐：【深度学习】1：感知器原理，以及多层感知器解决异或问题 【深度学习】2：BP神经网络的原理，
Hopfield神经网络介绍
09-11
反馈网络(Recurrent Network)，又称自联想记忆网络，其目的是为了设计一个网络，储存一组平衡点，使得当给网络一组初始值时，网络通过自行运行而最终收敛到这个设计的平衡点上。 1982年，美国加州工学院物理学家霍普菲尔德(J．Hopfield)发表了一篇对人工神经网络研究颇有影响的论文。 反馈网络能够表现出非线性动力学系统的动态特性。
Hopfield神经网络
昔风不起，唯有努力生存！
07-10 1万+
Hopfield神经网络 神经网络在1980年代复兴归功于物理学家约翰·霍普菲尔德（Hopfield）。1982年，霍普菲尔德提出了一种新的神经网络，可以解决一大类模式识别问题，还可以给出一类组合优化问题的近似解。这种神经网络模型后被称为Hopfield神经网络。Hopfield神经网络是一种递归神经网络，由约翰.霍普菲德在1982年发明。 ...
深度学习 --- Hopfield神经网络详解
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进击的菜鸟
11-14 7万+
       前面几节我们详细探讨了BP神经网络，基本上很全面深入的探讨了BP，BP属于前馈式类型，但是和BP同一时期的另外一个神经网络也很重要，那就是Hopfield神经网络，他是反馈式类型。这个网络比BP出现的还早一点，他的学习规则是基于灌输式学习，即网络的权值不是通过训练出来的，而是按照一定规则计算出来的， Hopfield神经网络就是采用了这种学习方式，其权值一旦确定就不在改变，而网络中各...
连续 Hopfield 神经网络深入探讨
梵心白莲的博客
11-15 1648
人工神经网络在众多领域展现出了卓越的性能，连续 Hopfield 神经网络（Continuous Hopfield Neural Network，CHNN）作为其中的重要分支，为解决复杂的优化问题、模式识别以及联想记忆等任务提供了有效的途径。它在传统 Hopfield 神经网络的基础上进行了改进和拓展，通过引入连续的神经元激活函数，使得网络能够更好地处理连续值的信息，在科学研究和工程实践中都有着广泛的应用。本文将详细阐述连续 Hopfield 神经网络的原理、学习算法、实现代码以及实际应用。
《Python 与机器学习：聚类及推荐算法课程仓库》
最新发布
08-17
2. 机器学习基础：介绍机器学习的定义、基本流程以及核心概念，如监督学习、非监督学习、特征工程、模型评估等。 3. 聚类算法深入：详细讲解各种聚类算法的原理和实现方法，例如K-Means、层次聚类、DBSCAN、谱聚类...
15、无监督机器学习算法：聚类、降维与关联规则挖掘
rr23456的博客
08-08 89
本博客全面探讨了无监督机器学习算法，包括聚类、降维和关联规则挖掘技术。重点介绍了DBSCAN聚类算法的优势与实现方法，以及如何通过轮廓分析评估聚类效果。博客还讨论了主成分分析（PCA）在降维中的应用及其局限性，并深入解析了关联规则挖掘和市场篮子分析在商品推荐和营销策略中的实际应用。此外，还比较了不同聚类和降维算法的优劣，并展望了无监督学习算法的未来发展趋势。适合对数据挖掘、模式识别和机器学习感兴趣的读者参考。
双曲层次聚类模型效能对比：大数据聚类算法的新选择
![双曲层次聚类模型效能对比：大数据聚类算法的新选择]...第三章详细介绍了双曲层次聚类模型的原理与实现，阐述了其在双曲空间中的应用及优化策略。在第四章中，通过一系列实验设计和效能对
机器学习(4)--层次聚类(hierarchical clustering)基本原理及实现简单图片分类
雨落那秋林
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关于层次聚类(hierarchical clustering)的基本步骤： 1、假设每个样本为一类，计算每个类的距离，也就是相似度 2、把最近的两个合为一新类，这样类别数量就少了一个 3、重新新类与各个旧类(去了那两个合并的类)之间的相似度； 4、循环重复2和3直到所有样本点都归为一类 这个计算的过程，相当于重构一个二叉树，只是这个过程，是从树叶-->树枝-->树干的构建过程
Python与机器学习方向，《聚类与推荐算法》课程仓库_hy4.zip
02-07
聚类算法的种类繁多，如K均值（K-means）、层次聚类（Hierarchical clustering）、DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）等，不同的算法有其特定的适用场景和优缺点。 推荐系统则...
hopfield-mnist：MNIST的Hopfield网络的scikit-learn实现
02-04
Hopfield-mnist 它包含两个python文件（mnist.py和hopfield4gif.py）。 mnist.py通过使用实现了一些获取和破坏的功能。 另一方面，hopfield4gif.py实现了训练和推断算法（即，外部产品构造和同步更新规则）。 给定训练数据（即MNIST手写数字）和偏差项，就可以确定Hopfield网络的所有参数，该网络从损坏的数据中重建训练数据。 主要功能输出由偏置项参数化的重建数据（80 png图像）的集合。 这些png图像用于制作由偏置项参数化的gif动画。
DHNN
屠龙之术
10-31 1426
Hopfiled霍普菲尔德网络，设计一个反馈网络存储下列目标平衡点： T=[1 -1；-1 1];用六组任意随机初始列矢量，包括一组在垂直平分线上的点，观察输入和输出，给出最后收敛到的平衡点。 matlab代码如下： clc clear close T=[1 -1;-1 1] plot(T(1,:),T(2,:),'rp'); axis([-1.1 1.1 -1.1 1.1]); title('H...
Hopfield's associative memory network
shenjiangrong的专栏
09-05 1065
1982年，J．Hopfield提出了可用作联想存储器的互连网络，这个网络称为Hopfield网络模型，也称Hopfield模型。Hopfield神经网络模型是一种循环神经网络，从输出到输入有反馈连接。Hopfield网络有离散型和连续型两种。 反馈神经网络由于其输出端有反馈到其输入端；所以，Hopfield网络在输入的激励下，会产生不断的状态变化。当有输入之后，可以求取出Hopfield的
人工智能发展史 — 物理学诺奖之 Hopfield 联想和记忆神经网络模型
烟云的计算
05-03 2834
约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）文学士、物理学博士，研究领域横跨物理学、分子生物学、神经科学、计算机科学，是一名以推动跨学科交叉融合而闻名于世的科学家，其推动了物理学与生命科学、人工智能的交叉融合，被誉为 “扩展统计物理学边界的先驱”，获得了 2024 年的物理学诺贝尔奖。霍普菲尔德早期是理论物理学家，专注于固体物理和量子力学，研究电子行为与能量状态，在激化子、长程电子输运等方面有极大的贡献。
机器学习--聚类系列--层次聚类
weixin_34319817的博客
07-21 496
层次聚类 　　层次聚类(Hierarchical Clustering)是聚类算法的一种，通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。在聚类树中，不同类别的原始数据点是树的最低层，树的顶层是一个聚类的根节点。创建聚类树有自下而上合并和自上而下分裂两种方法。 　　作为一家公司的人力资源部经理，你可以把所有的雇员组织成较大的簇，如主管、经理和职员；然后你可以进一步划分为较小的簇，...
Hopfield神经网络（HNN）详解
weixin_60737527的博客
05-12 4万+
Hopfield神经网络是一种比较特殊的网络，它不像一般的神经网络那样有输入层和输出层，并且通过训练来改变神经网络中的参数，最终实现预测、识别等功能。Hopfield网络只有一群神经元节点，所有节点之间相互连接，形式如下： 虽然有些文章会画出像深度神经网络那样有输入输出的图，并且输出后又返回输入，但本质上就是多个节点之间的全连接，也就是上面的图形。Hopfield神经网络主要有两个应用：一是起到类似储存器的作用，也就是我们把多个序列或图片输入这个网络，最终这个网络会以神经元之间连接权重的形式储存这
[Python人工智能] 三十八.Keras构建无监督学习Autoencoder模型及MNIST聚类可视化详解
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本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了基于Transformer的商品评论情感分析案例。本篇文章将分享无监督学习Autoencoder的原理知识，然后介绍Keras构建自编码的案例，即通过MNIST手写数字案例进行对比实验及聚类分析。基础性文章，希望对您有所帮助！
一维卷积神经网络原理,hopfield神经网络原理
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10-17 790
输出层各单元的输出阈值γj，j=1，2，...，p；输入参数好比神经元接收信号，通过一定的权值（相当于刺激神经兴奋的强度）与神经元相连，这一过程有些类似于多元线性回归，但模拟的非线性特征是通过下一步骤体现的，即通过设定一阈值（神经元兴奋极限）来确定神经元的兴奋模式，经输出运算得到输出结果。基坑降水工程的环境效应与评价方法bj=f（sj） j=1，2，...，p （4.5）（5）利用中间层的输出bj、连接权vjt和阈值γt计算输出层各单元的输出Lt，然后通过传递函数计算输出层各单元的响应Ct。
机器学习算法（一） K-Means算法简述以及在MNIST上的聚类实现
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简述 KNN的全称是K Nearest Neighbors，意思是K个最近的邻居。 KNN的原理就是当预测一个新的值x的时候，根据它距离最近的K个点是什么类别来判断x属于哪个类别。
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